目前在國內(nèi)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，包括各大三甲醫(yī)院、科研機構(gòu)和院校，SCI論文的發(fā)表正在逐漸成為一個硬性的要求。

首先是醫(yī)院臨床醫(yī)師職稱的晉升，文章是最重要的評價體系，畢竟一直處于住院醫(yī)或主治的狀態(tài)確實不好受，臨床工作和夜班的雙重壓力加持對于大家身心健康是個巨大的影響因素。對于臨床一線工作者來說，時間是最大的成本。

而對于還在醫(yī)學(xué)院校讀研和讀博的同學(xué)，能否順利發(fā)表sci首先是直接關(guān)乎到我們能否畢業(yè)，這個其實也是我們醫(yī)學(xué)生最為焦慮甚至導(dǎo)致失眠的事情，尤其是后面有導(dǎo)師和師兄師姐瘋狂的push你的時候，這個是我們醫(yī)學(xué)生焦慮的根源。

而對于升學(xué)，985，211的醫(yī)學(xué)院校碩博面試的時候?qū)熆赡芊浅？粗厥欠裼蠸CI論文的發(fā)表，尤其是對于現(xiàn)在正在推行的博士申請考核制來說。

我本人研究生畢業(yè)已經(jīng)2年，在讀期間以第一作者發(fā)表sci 2篇，共同第一作者發(fā)表sci 3篇，現(xiàn)階段為醫(yī)學(xué)科研技術(shù)交流的自由職業(yè)者。總結(jié)一下我們可能發(fā)文的途徑和現(xiàn)狀：

1. META:剛?cè)雽W(xué)?？赡苡袔熃銕熜滞扑]你發(fā)meta文章，因為在大多數(shù)醫(yī)學(xué)生眼中meta文章很耗費。但是這個地方大家要注意難的不是分析方法（什么森林圖的繪制，統(tǒng)計軟件R或stata的使用，這些不是難點），而是選題很難，因為分析方法都是固定的，但你想到的很多選題都已經(jīng)被發(fā)表過。況且很多醫(yī)學(xué)院校不認可meta文章來作文畢業(yè)文章。

2. 基礎(chǔ)實驗:對于臨床醫(yī)師和臨床型研究生幾乎不可能有時間去實驗學(xué)習(xí)做實驗，這個工作是一個非?！案巍钡墓ぷ?，會耗費巨大的時間和精力，而且不一定能做出結(jié)果，所有這個對于非專業(yè)科研的我是極力不推薦的

3. 生物信息學(xué)：這個要分倆種情況，一是課題組有自己的經(jīng)費去做測序并得到自己的測序數(shù)據(jù)，這一類生信文章還可以結(jié)合公共數(shù)據(jù)庫和部分基礎(chǔ)實驗，這一類文章比較好發(fā)表。二是純公共數(shù)據(jù)庫生信文章，現(xiàn)在的情況確實也可以發(fā)表，但是大家要明白就是這個是投稿的門檻越來越高，簡單的來說就是很難投，中稿的是少數(shù)人，因為目前生信發(fā)文的趨勢是生信分析結(jié)合基礎(chǔ)實驗。

4. 臨床文章：這個才是醫(yī)生和醫(yī)學(xué)生真正能夠拿到數(shù)據(jù)源并且進行快速撰寫的一類。一般臨床數(shù)據(jù)源分倆種：一是你所在科室的數(shù)據(jù)，自己搜集，可能0.5-1H一例樣本，主要是搜集速度較慢，二是公共數(shù)庫：SEER，MIMIC。MIMIC是重癥醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，且注冊相比SEER麻煩的不止一星半點，而且最反人類的就是居然要用SQL進行數(shù)據(jù)查詢，也就是說讓醫(yī)學(xué)研究者用數(shù)據(jù)庫編程語言去搜索數(shù)據(jù)庫。而SEER是唯一最全最友好的回顧性研究臨床腫瘤和死亡率統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，且數(shù)據(jù)源可以快速獲取。結(jié)合自己的數(shù)據(jù)和SEER數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行選題、分析，這個也是我目前最為推薦也是最為靠譜的快速發(fā)表SCI方式，對于節(jié)約我們的時間成本是最為有效的途徑。大家看到的有些同學(xué)一年發(fā)2-3篇，很多就是臨床文章花式變化選題之后進行的論文發(fā)表。

但是對于初學(xué)者，使用SEER數(shù)據(jù)庫進行臨床模型文章發(fā)表SCI下面幾個最大的難題：

1. SEER數(shù)據(jù)庫賬號注冊及數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)篩選和字段編碼注釋：SEER數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)下載及編碼注釋上的查詢流程寫的非常模糊，初學(xué)者很多時候是完全懵的。

2. 臨床數(shù)據(jù)分析和臨床模型建立的方法學(xué)探索困難：如COX回歸的亞組分析森林圖、GIVITI曲線、決策分析曲線，PSM，競爭風(fēng)險模型以及機器學(xué)習(xí)等代碼和實戰(zhàn)流程的資料很少。在方法學(xué)的學(xué)習(xí)，我們提倡就是完整性，以及發(fā)表臨床數(shù)據(jù)分析論文的方法學(xué)你盡量都要掌握

3. 統(tǒng)計分析工具的學(xué)習(xí)：這里如果是剛開始做科研的的同學(xué)，我強烈建議你直接從R起步，跳過SPSS,STAT等統(tǒng)計軟件，R是未來數(shù)據(jù)統(tǒng)計的趨勢，可以替代SPSS和STAT的任何分析和功能

4. 論文投稿決策：大家很多人可能還未意識到，論文的發(fā)表是一個系統(tǒng)性的工程。而我們很多人只過分關(guān)注于學(xué)習(xí)臨床數(shù)據(jù)分析的方法學(xué)，而忽略了這至關(guān)重要的一步。很多時候我們發(fā)現(xiàn)論文寫完時候卻投不出去，屢次拒稿，浪費了大量的時間和精力，最后導(dǎo)致導(dǎo)師對我們的研究失去信心或者耐心，這個其實也是很多碩士和博士所最為困擾的一點，也是碩博研究生焦慮的根源。然而為什么會被聯(lián)系拒稿？這個地方大家要意識到一個問題就是論文的評定是編輯和審稿人決策，既然是人的行為，那就必然有偏好，如果我們在選擇雜志時不去考慮這個潛在的偏好因素，我們做的一切工作都只能變成我們的自嗨。所以當(dāng)我們屢次被拒稿的時候我們必須冷靜下來去分析不同的雜志，去搜集信息去決策，去分析雜志編輯接收論文的偏好，但是怎么去做，這個非常關(guān)鍵。同樣在同期眾多1000~2000的稿件中，如何去獲得雜志編輯的關(guān)注，這個也是大家必須要思考的問題。

在這里我以個人經(jīng)驗說幾點：

1. 任何數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)下載及轉(zhuǎn)換都需要探索，對于SEER數(shù)據(jù)庫來說，要尤其在官網(wǎng)頁面的SEERdata頁面進行仔細查找和搜索

2. 臨床數(shù)據(jù)分析方法大家要學(xué)習(xí)一些更新的臨床數(shù)據(jù)模型和方法，nomogram這個雖然目前還能發(fā)文，但創(chuàng)新性已大打折扣

3. R語言學(xué)習(xí)，大家要先學(xué)習(xí)R語言最核心的內(nèi)容，就是數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括python，golang也是如此。對于R的學(xué)習(xí)來說，我個人認為數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)占R學(xué)習(xí)70%，剩下30%就是照搬代碼。

4. 文章寫完投哪個雜志，這里我建議大家要對臨床數(shù)據(jù)論文和雜志做系統(tǒng)性的信息分享，找出近倆年SEER相關(guān)文章的投稿趨勢，對雜志進行層級的歸類。

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